「QIS之風」席捲華爾街! 對衝基金集體涌向曾嗤之以鼻的量化交易

智通財經APP瞭解到，華爾街商業銀行價值5000億美元的克隆量化交易業務有了一些令人驚訝的新客户羣體——曾經對量化交易工具不屑一顧的對衝基金機構，而這些「克隆量化交易」所模仿的量化戰略正是一些對衝基金投資機構。華爾街眾多對衝基金機構曾經對大型商業銀行推出的跟風量化交易產品充滿敵意，但現在正成為量化投資策略(QIS)繁榮局面的最核心推動力。基於QIS的交易工具作為蓬勃發展的商業銀行業務之一，正在模仿更為複雜的量化交易策略。

據瞭解，這些QIS工具採用頗為流行的系統性量化交易，通常將其轉化為掉期組合或結構性票據，創造了一種快速、廉價的獲取風險敞口的方式。長期以來，它們一直受到華爾街各大資產管理公司以及對衝擊基金機構的抨擊，因為它們只是對不斷被複制的複雜策略的拙劣模仿，而這些策略往往是在金融學術界發展起來的，並由AQR Capital Management和Dimensional Fund Advisors等對衝基金機構在過去幾十年里率先推出。

然而，量化投資策略已經從最初的少數對衝基金採用，全面擴展到對衝基金經理們正越來越多地屈服於量化投資策略(QIS)的純粹便利性。有着「快錢」稱號的華爾街對衝基金機構們，表面上看似不情願態度，但是幾乎都在加大力度使用QIS工具作為調整敞口的簡單方法。

隨着計算機技術和數據處理能力不斷提高，量化投資策略可以使用更復雜和高效的量化算法進行高頻極速且錨定更高回報水平的股票交易，這使得量化交易在捕捉以市場量價為主的技術面機遇和管理風險方面具有顯著優勢。大數據和人工智能技術的發展也使得量化模式能夠從海量數據樣本中提取有價值的邏輯信息，提高交易決策的準確性和回報率。

在總部位於日內瓦的Dominice & Co.從事期權交易的皮埃爾•德•薩博(Pierre de Saab)就是其中之一。他撰寫的研究報告曾經認為，QIS的僵化意味着它們在市場拋售中表現更差，無法取代像他這樣的對衝基金經理。然而，去年他開始自己使用這些商業銀行推出的量化投資策略工具，作為一種便捷化的方式來安置新倉位。

「每次你想做點新事情的時候，都需要聘請一名交易員，這可能很有挑戰性，」經營着規模達15億美元資產的Dominice的合夥人德•薩博表示。「你可以將QIS工具作為一個起點，也可以將其作為外包執行的一種方式，這樣你的員工就可以從事更高附加值的創新任務。」

儘管德•薩博拒絕提供他使用的具體量化投資策略的細節，但他表示，基於量化策略的這些交易目前約佔其投資組合的5%。

驗證量化算法

QIS的採用正在全面加速，因為美聯儲長期維持更高的利率推動了這些量化工具所基於的許多動能策略或量價策略。根據Albourne Partners對13家主要股票經紀交易商的調查，他們的名義配置敞口總額在12月攀升至創紀錄的5520億美元。相比之下，類似地位的資產管理公司所管理的資產規模約為6,320億美元。

量化工廠——銀行QIS業務已擴展至所有主要資產類別

雖然這些量化投資工具最初是針對養老金等大型機構投資者，但一些商業銀行表示，各種各樣規模的對衝基金現在都在求助於它們。來自瑞銀投資銀行的QIS結構全球主管朱利奧•阿爾菲尼託(Giulio Alfinito)估計，對衝基金目前在一些商業銀行的名義QIS資產中所佔比例高達個位數甚至兩位數，而幾年前為零。他表示:「如果我們能在這個新的生態系統中生存，這將是驗證我們量化算法的一個很好的來源。」

雖説用途可能各不相同，但在典型情況下，多策略型對衝基金的固定收益團隊可能會嘗試採用QIS工具交易股票期權。或者一家從未做過大宗商品交易的公司可能會利用它們的便捷化算法迅速增加一些原材料配置敞口。

來自華爾街大行摩根大通的全球戰略指數聯席主管阿諾•約伯特(Arnaud Jobert)表示：「對於多資產類別的對衝基金機構來説，QIS是一種廉價的方式，可以讓它們進入一個團隊不具備交易能力的資產類別。」統計數據顯示，摩根大通名義上經營着高達850億美元的QIS對衝基金資產業務。「5年或10年前，對衝基金很少採用QIS工具。如果説有什麼不同的話，那就是對衝基金當時可能將QIS視為競爭對手。」

「投擲意大利麪」

謹慎的對衝基金機構仍然可以找到很多猶豫不決的理由。出售QIS工具的銀行不是資產管理公司，因此對客户沒有信託責任。這些策略的執行也完全基於預先確定的規則手冊，這意味着它們不容易進行定製化的調整，對一些對衝基金來説可能將給交易帶來更高的交易成本，從而削弱了它們價格低廉的説法。

管理着48億美元資產的紐約對衝基金機構Axonic Capital基金經理丹尼斯•西塞克(Deniz Cicek)表示，有銀行在兜售與他的固定收益期權策略類似的交易。他還聽説過股票QIS，銀行強調這可以使他的投資組合多樣化。

「如果我的投資者可以自己獨立操作，那麼我的價值是什麼?」他表示。「作為一名對衝基金經理，我認為優勢在於知道何時進場加倉，以及在這些股票敞口中投入多少資金，而不是隻做靜態性質的被動投資敞口。」

QIS工具的營銷手段通常還基於回測模式，即選定的量化投資策略對過去交易表現的模擬。但是，即使市場條件仍然有利，創造新策略的投資行為本身也會將資金注入新的市場交易，從而改變計算。

Simplify Asset Management管理一隻基於QIS的ETF基金經理唐寧(John Downing)表示:「一個重要的考慮因素是實時回報與實時回測。」「它有可能是自身成功的犧牲品，因為有這麼多人在追逐同樣量化模式的溢價。」

來自Dominice的德•薩博表示，他對1000多個投資策略的分析數據顯示，約76%的投資策略在上線后的風險調整回報率(即夏普比率)較低，32%的投資策略甚至出現了負值。

一些來自對衝基金機構的反對人士認為，QIS部分策略的高失敗率證明，銀行只是在往牆上扔意大利麪，看看有哪幾根能夠粘住。數據提供商LumRisk表示，總共推出了大約7000個指數(每個QIS都圍繞一個指數構建)，但近1900個指數不再可用，其中392個在2020年的新冠疫情大波動中主動退休。

涉足新領域

在一些銀行看來，隨着市場、客户甚至產品本身的發展，這都是自然變化的一部分。如今，一些對衝基金買家可以耗資定製他們的QIS工具，選擇適當的時機打開或關閉策略，有時還可以根據策略購買期權。

銀行也在不斷增加QIS工具的廣度和深度以及策略模式，涉足更復雜的交易策略領域，比如「股票分散」以及「日內動量」，前者買入一系列單一股票期權並出售基於指數的眾多衍生品，后者追蹤一天內股指期貨的走勢來進行高頻動量交易。

寬廣的工具箱——QIS涵蓋了廣泛的戰略，可以相互補充

銀行的QIS工具也在變得越來越有創意。德意志銀行(Deutsche Bank AG)QIS工具所具備一個獨特的功能，可以通過深度機器學習算法來買賣股票。摩根大通對英國天然氣等利基大宗商品有獨特的量價策略，並使用GPT-4大模型進行標誌化的產品銷售。

不過，儘管這一系列QIS交易工具吸引了更多對衝基金用户，但競爭因素依然存在。

來自摩根大通的約伯特表示，摩根大通在讓市場上的「快錢」接觸到容量非常有限的更「敏感」策略時，會非常謹慎。來自Dominice的德•薩博認為，這些模仿化的量化策略提高了許多同類公司的門檻，因為僅僅提供像不斷出售期權這樣的簡單量化策略就能收取高額QIS工具費用的日子已經一去不復返了。「你不會因為僅僅提供量化通道而得到獎勵。」德•薩博表示。「QIS工具在不斷進化。」